面对内容庞大的统计学、繁杂的SAS语言，你是否觉得无从下手呢？胡良平主编的《SAS统计分析教程》化繁为简，使用方便，帮你在较短的时间学会用SAS软件方便、快捷且正确地解决各种实验设计、统计表达与描述、常见和多元统计分析、现代回归分析、数据挖掘和基因表达谱分析等问题。

胡良平主编的《SAS统计分析教程》内容丰富且新颖，适用面宽且可操作性强，涉及定量与定性资料差异性和预测性分析、变量间和样品间相互与依赖关系及近似程度分析、数据挖掘与基因表达谱分析、绘制统计图与实验设计、SAS语言和SAS非编程模块用法。这些内容高质量、高效率地解决了实验设计、统计表达与描述、各种常用和多元统计分析、现代回归分析和数据挖掘、SAS语言基础和SAS实现及结果解释等人们迫切需要解决却又十分棘手的问题。

《SAS统计分析教程》第1～2篇共9章，对各种单因素和多因素设计下定量与定性结果进行差异性分析；第3～4篇共19章，对定量与定性结果提供了数十种预测性分析方法；第5～6篇共13章，介绍多变量间相互与依赖关系分析和变量或样品间亲疏关系或近似程度分析；第7篇共3章，介绍数据挖掘技术与基因表达谱分析；第8篇共3章，用编程法绘制统计图与实现实验设计。与SASPAL软件调用、SAS语言、SAS模块操作、SAS输出结果、统计计算原理和公式、实例与数据和参考文献等有关的翔实内容放在与本书配套的光盘上，方便读者学习和查阅。

《SAS统计分析教程》适合于需要学习和运用实验设计、统计表达与描述和统计分析及SAS实现的本科生、研究生、博士生、科研和管理工作者、临床医生和杂志编辑学习和使用。

第1篇 对定量结果进行差异性分析

第1章 SAS软件与SAS用法简介

第2章 单因素设计一元定量资料差异性分析

第3章 单因素设计一元生存资料差异性分析

第4章 多因素设计一元定量资料差异性分析

第5章 单因素设计多元定量资料差异性分析

第6章 多因素设计多元定量资料差异性分析

第2篇 对定性结果进行差异性分析

第7章 单因素设计一元定性资料差异性分析

第8章 多因素设计一元定性资料差异性分析

第9章 多因素设计一元定性资料对数线性模型分析

第3篇 对定量结果进行预测性分析

第10章 两变量简单线性回归分析

第11章 两变量可直线化曲线回归分析

第12章 各种复杂曲线回归分析

第13章 多重线性回归分析

第14章 主成分回归分析

第15章 现岭回归分析

第16章 Poisson回归分析

第17章 负二项回归与Probit回归分析

第18章 生存资料COX模型回归分析

第19章 生存资料参数模型回归分析

第20章 时间序列分析

第4篇 对定性结果进行预测性分析

第21章 非配对设计定性资料多重1ogistic回归分析

第22章 配对设计定性资料多重1ogistic回归分析

第23章 原因变量为定量变量的判别分析

第24章 原因变量为定性变量的判别分析

第25章 遗传资料统计分析的SAS实现

第26章 用SAS／Genetics分析遗传流行病学资料

第27章 决策树分析

第28章 神经网络分析

第5篇 多变量间相互与依赖关系分析

第29章 主成分分析

第30章 探索性因子分析

第31章 路径分析

第32章 证实性因子分析

第33章 结构方程模型分析

第34章 典型相关分析

第6篇 变量或样品间亲疏关系或近似程度分析

第35章 变量聚类分析

第36章 无序样品聚类分析

第37章 有序样品聚类分析

第38章 综合评价

第39章 多维尺度分析

第40章 定量资料对应分析

第41章 定性资料对应分析

第7篇 数据挖掘技术与基因表达谱分析简析

第42章 数据挖掘的概念及常用统计分析技术简介

第43章 基因表达谱的概念与数据分析技术简介

第44章 生物信息学简介

第8篇 用编程法绘制统计图与实现实验设计

第45章 绘制统计图

第46章 实验设计方案的SAS实现

第47章 样本含量估计和检验效能分析

与本书配套的光盘内容

附录A 与SAS语言有关的内容简介（第48章～第55章）

附录B 四个非编程模块简介（第56章～第59章）

附录C 数据挖掘技术与基因表达谱分析（第60章～第62章）

附录D 各章实例与数据

附录E 直接调用的SAS引导程序—SASPAL

附录F 各章SAS输出结果

附录G 各章计算原理与计算公式

附录H 各章参考文献

附录I 胡良平专著及配套软件简介